Paralelismo en Recuperación de Información en la Web

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1 Paralelismo en Recuperación de Información en la Web Modelo de computación paralela Aplicación en bases de datos relacionales Máquinas de búsqueda: Indexación Máquinas de búsqueda: Crawling

2 Memoria Distribuida Arquitectura Escalable Actualmente hay una convergencia en las arquitecturas paralelas

3 SuperSteps Processors msg msg msg Barrier Comp. Barrier Barrier Paradigm of parallel computation (PVM MPI BSPpub BSPlib).

4 Costo de cada Superstep max w h=2 G L w + h*g + L

5 Cualquier computador paralelo puede ser visto como una máquina BSP que tiene valores específicos para los parámetros G y L. Los valores de G y L pueden ser determinados empíricamente para distintas máquinas, y esta información puede ser utilizada para predecir el desempeño de programas BSP sobre diversas plataformas.

6 Algoritmos Fundamentales Sincroniza Broadcast en un sistema de P procesadores 1 + P*G + L

7 Para un sistema con gran número de procesadores se puede utilizar una solución más eficiente: Sincroniza Sincroniza Sincroniza (1 + 2*G + L )* log(p)

8 Example: Two-stage Broadcast source m destination Superstep 1 m / p Superstep 2 Processors m + m G + 2 L m p + m p G + L

9

10 Query BSP Cluster P1 P2 P3 P4 SStep 1 SStep 2 Result

11 BROKER Queries SStep 1 SStep 2 Results SStep 3 BSP Cluster

12 Bases de Datos Relacionales Cliente HTML Servidor Web Servidor B.D. Servidor B.D. Servidor B.D.

13 La base de datos esta distribuida en varios computadores Front-end

14 Solución basada en software de dominio público

15 Consultas a un servidor de Libros Cantidad vendida por cada tema Segundos PAR SEQ PRODUCTOS 350 versus 5600 Seg => 16 veces más rápido con 4 máquinas

16 Buscadores de la Web Base de Documentos Máquina de Búsqueda Interface Indexador Usuarios Recolector Web

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18 Indice invertido distribuido en P procesadores del cluster Se mantienen los resúmenes de Las páginas Web para construir las respuestas a las consultas. Otros servicios En general cada servicio o proceso esta a cargo de un cluster especializado en el tipo de tarea para reducir el tiempo de respuesta a las consultas y lograr atender miles consultas por segundo.

19 Número de veces en que aparece la palabra en el documento.

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23 Usuarios Consultas BROKER Menor carga posible Proceso de consultas Ranking de resultados Balance de Carga Servidor Paralelo

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26 La máquina broker recibe las consultas y las distribuye entre los procesadores del cluster de manera uniforme. El procesador que recibe una consulta dada se transforma en el ranker para esa consulta. Es decir, todos los procesadores contribuyen a realizar un primer ranking de documentos y luego el procesador ranker refina estos resultados. Broker

27 Continuación Broker El broker recibe la respuesta del procesador ranker para la consulta (lista de top-k documentos que satisfacen la consulta) y retorna el resultado al usuario. Para construir la respuesta es necesario utilizar otros procesadores (cluster) encargados de tareas tales como administrar la base de texto desde donde se obtienen los resúmenes que acompañana a cada URL entregado en la respuesta y otros procesadores (cluster) encargados de gestionar la publicidad.

28 Cada procesador del cluster puede realizar acciones de ranker o atender requerimientos de otros procesadores actuando como rankers. Cada acción se identifica usando el campo type que indica el tipo de mensaje o acción solicitada. Procesador del cluster

29 Continuación procesador.los mensajes son almacenados en buffers y enviados todos juntos al final del superstep (cada cliclo del while es un superstep).

30 Existen otras estructuras de datos que permiten buscar en texto y facilitan otras operaciones tales como expresiones regulares. Sequential Suffix Arrays

31 Binary-searching text text text

32 Problem: Pointers to every-where in the text

33 Pruned Suffixes a a n d a t e x a i s o f t e x t ex t h i

34 Distributed Query Processing BSP Cluster The text database is evenly distributed upon the processors.

35 The local index approach Processor 1 Processor 2

36 The global index approach a a n d a t e x a i s o f t e x t ex t h i Processor 1 Processor 2

37 Dealing with load-imbalance (Multiplexion) Processor 1 Processor 2 a d a t i s t e x t h i a n e x a o f t ex

38 Binary search accross processors Processor i Processor i + p / 2 Processor i + p / 4

39 A minor but practical improvement to the Global Index Strategy Global Proc 1 Proc 2 Proc 3 Proc 4 Virtual Global Proc 1 Proc 2 Proc 3 Proc 4

40

41 Cada página pertenece a un sitio y el crawler Recupera las páginas respetando la regla de no saturar un sitio con muchos robots.

42 Diferentes estrategias (heurísticas) de crawling producen un avance distinto en el pagerank acumulado. Interesa avanzar muy rápido en el pagerank acumulado en la primera fracción de páginas recuperadas. Es decir, interesa recuperar las páginas de mayor pagerank global primero. La eficiencia de las estrategias depende de la topología de la Web.

43 Medida de importancia de una página o documento PageRank global de una página i

44 Para detectar las páginas con mejor pagerank global es necesario organizar la lista de URLs por prioridad. La prioridad se asigna utilizando alguna heurística, por ejemplo, la página menos profunda de un sitio dado tiene mejor prioridad.

45 El pagerank global no se puede conocer hasta haber bajado una muestra bien grande de la Web. Una heurística on-line que aproxima relativamente bien el pagerank global de las páginas es OPIC (on-line page importance computation).

46 El OPIC de una página se puede propagar en varios procesadores

47 Crawler Paralelo Cola de Prioridad Cola de Prioridad

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